facebook:gbdt+lr在ctr預估中的應用
背景
- facebook上的廣告並不是與query關聯的，而是與用戶的興趣及其人口信息相關，所以相比於搜索其候選廣告的體量要大的多；
- 級聯模型：解決上述大量候選集合的問題，逐級增大計算復雜度；
實驗：
- 評估方法：
1.歸一化互信熵：y-->(-1,+1)
2.Calibration:預測點擊數/觀測點擊數
CTR_avg_estm/CTR_empr
3. AUC：area-under-ROC 度量排序質量
模型結構
facebook:gbdt+lr在ctr預估中的應用
相關推薦
facebook:gbdt+lr在ctr預估中的應用
span ctr .com 關聯 auc left under mar 結構 背景 facebook上的廣告並不是與query關聯的，而是與用戶的興趣及其人口信息相關，所以相比於搜索其候選廣告的體量要大的多； 級聯模型：解決上述大量候選集合的問題，逐級增大計算復雜度；
深度學習在CTR預估中的應用
搜索 前言 deep 帶來 python 2017年 進入 訓練 信息 歡迎大家前往騰訊雲+社區，獲取更多騰訊海量技術實踐幹貨哦~ 本文由鵝廠優文發表於雲+社區專欄 一、前言 二、深度學習模型 1. Factorization-machine（FM） FM = LR
CTR預估中GBDT與LR融合方案
1、 背景 CTR預估（Click-Through Rate Prediction）是網際網路計算廣告中的關鍵環節，預估準確性直接影響公司廣告收入。CTR預估中用的最多的模型是LR（Logistic Regression）[1]，LR是廣義線性模型，與傳統線性模
深度學習在CTR預估的應用
深度學習在各個領域的成功 深度學習在影象和音訊等方向比傳統方向有大的提升，導致很多產品能快速落地 第一行三張圖片代表圖片和音訊方向相比傳統提升30%-50%，第二行第一張代表深度學習在自然語言處理方面方向的應用(相比傳統學習方法有提升，但是提升效果有限)，後兩張代表生成式模型(生成圖片
點選率預估中的FM演算法&FFM演算法
轉載請註明出處：https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/81038913Github：https://github.com/thinkgamer特徵決定了所有演算法效果的上限，而不同的演算法只是離這個上限的距離不同而已C
【實踐】CTR預估中的貝葉斯平滑方法（二）
1. 前言 這篇部落格主要是介紹如何對貝葉斯平滑的引數進行估計，以及具體的程式碼實現。 首先，我們回顧一下前文中介紹的似然函式，也就是我們需要進行最大化的目標函式： 下面我們就基於這個目標函式介紹怎樣估計引數。 2. 引數估計的幾種方法 1. 矩估計 矩估計在這裡有點亂
PaddlePaddle分散式訓練及CTR預估模型應用
前言：我在github上建立了一個新的repo：PaddleAI, 準備用Paddle做的一系列有趣又實用的案例，所有的案例都會上傳資料程式碼和預訓練模型，下載後可以在30s內上手，跑demo出結果，讓大家儘快看到訓練結果，用小批量資料除錯，再用全量資料跑模型，當然，也可以基於我上傳的預訓練模型進行遷移學
GBDT與LR融合提升廣告點擊率預估模型
所有 預測 其中 參考 ans 工作 方案 隨機 適合 1GBDT和LR融合 LR模型是線性的，處理能力有限，所以要想處理大規模問題，需要大量人力進行特征工程，組合相似的特征，例如user和Ad維度的特征進行組合。 GDBT天然適合做特征提取，因為GBD
程式化廣告交易中的點選率預估
指標 廣告點選率預估是程式化廣告交易框架的非常重要的元件，點選率預估主要有兩個層次的指標： 1. 排序指標。排序指標是最基本的指標，它決定了我們有沒有能力把最合適的廣告找出來去呈現給最合適的使用者。這個是變現的基礎，從技術上，我們用AUC來度量。
SQL Server 執行計劃利用統計資訊對資料行的預估原理以及SQL Server 2014中預估策略的改變
前提 本文僅討論SQL Server查詢時， 對於非複合統計資訊，也即每個欄位的統計資訊只包含當前列的資料分佈的情況下， 在用多個欄位進行組合查詢的時候，如何根據統計資訊去預估行數的。 利用不同欄位的統計資訊做資料行數預估的演算法原理，以及SQL Server 2012和S
SQL Server 中統計資訊直方圖中對於沒有覆蓋到謂詞預估以及預估策略的變化（SQL2012-->SQL2014-->SQL2016）
統計資訊寫過幾篇了相關的文章了，感覺還是不過癮，關於統計資訊的問題，最近又踩坑了，該問題雖然不算很常見，但也比較有意思。相對SQL Server 2012，發現在新的SQL Server版本（2014,2016）中都有一些明顯的變化，下文將對此進行粗淺的分析。 SQL Server 2012中（
GBDT原理及利用GBDT構造新的特徵GBDT-FFM 點選率預估方案的Python實現
本帖轉發源自：https://blog.csdn.net/shine19930820/article/details/71713680看了許多GBDT構建特徵的資料整理而成，具體資料見Reference。1. 背景1.1 Gradient BoostingGradient B
Scrum中story point的預估
一、什麼是story point Story point，翻譯成中文即為故事點。 故事點是Scrum團隊使用的一種隨機度量方式，用來度量實現一個故事需要付出的工作量”，還可能是“故事點數的估算混合了對於開發特性所要付出的努力、開發複雜度、箇中風險以及類似東西
開發專案中如何預估時間
今年吃了不少的苦頭，但是自己的技術得到了質的飛躍，在這麼多次苦逼的加班當中，總結了自己的一些開發預估時間的問題，因為有些時候的加班時因為錯誤的評估才搞的自己很難堪的。 增刪改查 一個新的專案免不了增刪改查，本人最快
機器學習 | 詳解GBDT在分類場景中的應用原理與公式推導
本文始發於個人公眾號：**TechFlow**，原創不易，求個關注 今天是**機器學習專題**的第31篇文章，我們一起繼續來聊聊GBDT模型。 在上一篇文章當中，我們學習了GBDT這個模型在迴歸問題當中的原理。GBDT最大的特點就是對於損失函式的降低不是通過調整模型當中已有的引數實現的，若是通過
【Azure Redis 快取 Azure Cache For Redis】Azure Redis由低級別(C)升級到高級別(P)的步驟和注意事項, 及對使用者現有應用的潛在影響，是否需要停機時間視窗，以及這個時間視窗需要多少的預估問題
問題描述 由於Azure Redis的效能在不同級別表現不同，當需要升級/縮放Redis的時候，從使用者的角度： 需要知道有那些步驟？ 注意事項？ 潛在影響？ 停機事件視窗? 升級預估時間？ 解決方案 從使用的步驟出發，升級的步驟為： 1）Azure門戶頁面操作 選擇縮放(Scale)目
dropzone拖動文件上傳在thinkphp5中應用一個實例
php dropzone參考：Dropzone的使用方法點擊查看dropzone中文文檔後臺用的INSPINIA框架的模板，裏面有，dropzone.jsdropzone是一個可以拖文件上傳的js.拖進去，就上傳了。我在頁面上，寫了一個保存已經上傳的文件的image3,image4.這就需要改寫一下dropz
MFC ocx IE中應用相關問題
如果 選項卡 原因 -h spa 問題 tom 刷新 cls 一、IE中調用控件時碰到過的問題 1、控件發消息讓IE退出 ::PostMessage(m_hwnd, WM_DESTROY, 0, 0); //m_hwnd為ie的窗口句柄 ::PostMes
Java 容器在實際web項目中應用
有用 找到 style view ram 知識 arc 的確 例子 前言：在java開發中我們離不開集合數組等，在java中有個專有名詞：“容器” ，下面會結合Thinking in Java的知識和實際開發中業務場景講述一下容器在Web項目中的用法。可結合圖片代碼了解Ja
（轉）基於MVC4+EasyUI的Web開發框架經驗總結（6）--在頁面中應用下拉列表的處理
ica new web開發 don ext images 如果 bob 獲取 http://www.cnblogs.com/wuhuacong/p/3840321.html 在很多Web界面中，我們都可以看到很多下拉列表的元素，有些是固定的，有些是動態的；有些是字典內容，